Máy tính lượng tử có thật sự là tương lai?

Hai tín hiệu trái ngược

Tháng 12/2024, Google công bố chip lượng tử Willow với 105 qubit. Theo Google, Willow hoàn thành một phép tính trong chưa đầy năm phút, trong khi một trong những siêu máy tính nhanh nhất hiện nay sẽ cần khoảng $10^{25}$ năm, lâu hơn tuổi của vũ trụ rất nhiều lần[2].

Một tháng sau, CEO của NVIDIA, Jensen Huang, nói rằng máy tính lượng tử “thực sự hữu ích” có lẽ còn cách 15 đến 30 năm nữa. Ngay trong ngày, cổ phiếu của nhiều công ty máy tính lượng tử giảm mạnh[3]. Hai tháng sau đó, chính ông thừa nhận mình đã nhận định sai về mốc thời gian[4].

Vậy máy tính lượng tử là tương lai đã ở rất gần, hay một lời hứa còn xa? Để trả lời, trước hết cần gỡ một ngộ nhận rất phổ biến về cách nó hoạt động.

Ngộ nhận “thử mọi đáp án cùng lúc”

Cách giải thích thường gặp nhất là: máy tính thường thử từng đáp án một, còn máy tính lượng tử nhờ hiện tượng chồng chập (superposition) nên thử được tất cả các đáp án cùng một lúc.

Nghe rất hấp dẫn, nhưng nếu đúng như vậy thì máy tính lượng tử gần như vô dụng. Khi đo một hệ lượng tử, ta không nhận được “tất cả các đáp án”. Ta chỉ nhận được một kết quả, được chọn ngẫu nhiên theo một xác suất nào đó. Nếu mọi đáp án đều có xác suất như nhau, việc đo chẳng khác gì bốc thăm, và không nhanh hơn việc đoán mò.

Sức mạnh của máy tính lượng tử nằm ở chỗ khác: nó sắp xếp để các đáp án sai tự triệt tiêu nhau, còn đáp án đúng được cộng dồn lên, trước khi ta đo. Và cơ chế cho phép điều đó chính là thứ ta đã gặp trong bài về chip quang học: giao thoa.

Xác suất được phép mang dấu âm

Trong xác suất thông thường, mỗi khả năng có một con số từ 0 đến 1, và các con số chỉ có thể cộng dồn. Hai con đường cùng dẫn tới một kết quả thì kết quả ấy chỉ có thể dễ xảy ra hơn.

Cơ học lượng tử khác ở một điểm then chốt. Mỗi khả năng được gán một biên độ (amplitude), và biên độ có thể âm, thậm chí là số phức. Xác suất quan sát được bằng bình phương độ lớn của biên độ. Vì biên độ có dấu, hai con đường dẫn tới cùng một kết quả có thể triệt tiêu nhau, giống hệt hai con sóng lệch pha.

Hãy nhớ lại bộ giao thoa Mach–Zehnder trong bài Vì sao người ta muốn tính toán bằng ánh sáng?. Ở đó, ta cho một chùm sáng đi qua hai bộ chia chùm. Bây giờ hãy làm đúng thí nghiệm ấy, nhưng với một photon duy nhất. Một photon không thể bị chia đôi: nếu đặt máy dò, nó luôn được tìm thấy trọn vẹn ở một chỗ. Vậy chuyện gì xảy ra?

import math

def splitter(a, b):
    """Bộ chia chùm 50:50 tác động lên biên độ của photon ở hai đường (a: trên, b: dưới)."""
    s = 1 / math.sqrt(2)
    return s * a + 1j * s * b, 1j * s * a + s * b

# Một photon đi vào đường trên, qua hai bộ chia chùm liên tiếp (một MZI với độ lệch pha 0).

# 1) Không ai kiểm tra photon đi đường nào: hai biên độ giao thoa với nhau
top, bottom = splitter(*splitter(1, 0))
print(f"Không đo giữa chừng : cổng trên {abs(top)**2:.2f}, cổng dưới {abs(bottom)**2:.2f}")

# 2) Đặt máy dò ở giữa: photon được xác định đi đường trên hoặc dưới, mỗi khả năng 50%,
#    sau đó mỗi trường hợp tự đi qua bộ chia chùm thứ hai, không còn giao thoa với nhau
via_top, via_bottom = splitter(1, 0), splitter(0, 1)
p_top = 0.5 * abs(via_top[0]) ** 2 + 0.5 * abs(via_bottom[0]) ** 2
print(f"Có đo giữa chừng    : cổng trên {p_top:.2f}, cổng dưới {1 - p_top:.2f}")

Không đo giữa chừng : cổng trên 0.00, cổng dưới 1.00
Có đo giữa chừng    : cổng trên 0.50, cổng dưới 0.50

Nếu không ai kiểm tra photon đi đường nào, nó luôn ra cổng dưới, không bao giờ ra cổng trên. Hai “con đường” dẫn tới cổng trên có biên độ ngược dấu và triệt tiêu nhau hoàn toàn. Nhưng chỉ cần đặt máy dò để biết photon đi đường nào, giao thoa biến mất, và photon ra hai cổng với xác suất 50/50 như tung đồng xu.

Kết quả thứ nhất không thể giải thích bằng ý nghĩ “photon chọn ngẫu nhiên một đường rồi đi tiếp”. Nếu nó thật sự chọn một đường, ta đã nhận được kết quả thứ hai. Nhà khoa học máy tính Scott Aaronson thường mô tả cơ học lượng tử như một dạng xác suất cho phép số âm: cùng một bộ quy tắc cộng các khả năng, nhưng các khả năng có thể trừ nhau.

Chú ý rằng phép toán ở đây y hệt phép toán trong bài chip quang học. Điều khác nhau chỉ là cách hiểu: trước đây là cường độ của một chùm sáng gồm vô số photon, giờ là xác suất của một photon duy nhất.

Grover: tìm kiếm bằng cách khuếch đại đáp án đúng

Giao thoa được dùng để tính toán như thế nào? Ví dụ dễ hình dung nhất là thuật toán Grover, dùng để tìm một phần tử đặc biệt trong $N$ phần tử không có thứ tự.

Máy tính thường phải kiểm tra lần lượt, trung bình mất khoảng $N/2$ lần. Thuật toán Grover bắt đầu với mọi khả năng có biên độ bằng nhau, rồi lặp lại hai thao tác:

1. Đánh dấu: đảo dấu biên độ của đáp án đúng, biến nó thành số âm.
2. Khuếch đại: lật mọi biên độ quanh giá trị trung bình. Đáp án đúng, vì đang âm, bị lật lên rất cao; các đáp án sai bị kéo xuống một chút.

import math

N, target = 64, 42                         # tìm 1 phần tử đúng trong 64 phần tử
amp = [1 / math.sqrt(N)] * N               # bắt đầu: mọi khả năng có biên độ bằng nhau

for step in range(0, 13):
    p = amp[target] ** 2
    print(f"sau {step:>2} bước: xác suất đo ra đúng đáp án = {p:.3f}")
    amp[target] = -amp[target]             # 1) "đánh dấu": đảo dấu biên độ của đáp án đúng
    mean = sum(amp) / N
    amp = [2 * mean - x for x in amp]      # 2) "khuếch đại": lật mọi biên độ quanh giá trị trung bình

sau  0 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.016
sau  1 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.135
sau  2 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.344
sau  3 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.591
sau  4 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.816
sau  5 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.964
sau  6 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.997
sau  7 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.907
sau  8 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.718
sau  9 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.475
sau 10 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.238
sau 11 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.066
sau 12 bước: xác suất đo ra đúng đáp án = 0.000

Chỉ sau 6 bước, xác suất đo ra đúng đáp án đã là 99,7%, trong khi máy tính thường cần trung bình 32 lần thử. Số bước cần thiết vào khoảng $\frac{\pi}{4}\sqrt{N}$. Với $N=64$, đó là khoảng 6.

Hình này còn cho thấy một chi tiết thú vị: nếu chạy quá tay, xác suất lại giảm, về gần 0 ở bước 12, rồi tăng trở lại. Điều này hoàn toàn trái với ý nghĩ “thử mọi đáp án”. Thuật toán không tìm kiếm theo nghĩa thông thường, nó xoay biên độ dần về phía đáp án đúng, và xoay quá thì đi mất.

Con số $\sqrt{N}$ cũng quen thuộc với độc giả loạt bài xác suất: đó chính là ngưỡng mà sự trùng lặp bắt đầu xuất hiện trong nghịch lý ngày sinh nhật.

Nhưng cần công bằng: tăng tốc từ $N$ xuống $\sqrt{N}$ là đáng kể, chứ không phải phép màu. Một bài toán cần một nghìn tỷ bước sẽ chỉ còn khoảng một triệu bước, nhưng mỗi bước trên máy tính lượng tử hiện nay chậm và đắt hơn rất nhiều so với trên chip thường.

Shor, và những bài toán thật sự được lợi

Có một số bài toán mà máy tính lượng tử được kỳ vọng nhanh hơn theo cấp số mũ, không chỉ theo căn bậc hai. Nổi tiếng nhất là thuật toán Shor (1994), dùng để phân tích một số lớn ra thừa số nguyên tố. Máy tính thường cần thời gian tăng vọt theo độ dài con số, trong khi thuật toán Shor chỉ cần thời gian tăng chậm hơn rất nhiều. Đây là lý do máy tính lượng tử đe dọa những hệ mã hóa như RSA, vốn dựa trên độ khó của việc phân tích thừa số.

Ứng dụng được kỳ vọng tự nhiên nhất lại là mô phỏng chính thế giới lượng tử: phân tử, phản ứng hóa học, vật liệu mới. Máy tính thường gặp khó khi mô phỏng những hệ này, vì lượng thông tin cần lưu tăng theo cấp số mũ với số hạt.

Còn với phần lớn công việc hằng ngày như lướt web, xử lý văn bản, chơi game hay thậm chí huấn luyện hầu hết các mô hình AI, hiện chưa có bằng chứng rằng máy tính lượng tử mang lại lợi thế đáng kể. Máy tính lượng tử không phải một chiếc máy tính thường chạy nhanh hơn. Nó là một công cụ chuyên dụng cho một số loại bài toán.

Qubit mong manh đến mức nào

Nếu nguyên lý rõ ràng như vậy, tại sao ta chưa có máy tính lượng tử hữu ích?

Vì giao thoa rất mong manh. Như thí nghiệm một photon cho thấy, chỉ cần môi trường “biết” được hệ đang ở trạng thái nào, dù chỉ qua một va chạm nhỏ với một phân tử khí hay một dao động nhiệt, giao thoa sẽ biến mất. Hiện tượng này gọi là mất kết hợp (decoherence). Các qubit vật lý tốt nhất hiện nay vẫn mắc lỗi thường xuyên hơn transistor trong chip thường nhiều bậc độ lớn.

Giải pháp là sửa lỗi lượng tử: dùng nhiều qubit vật lý kém chính xác để mã hóa một qubit logic chính xác hơn. Nhưng có một điều kiện: nếu từng qubit vật lý quá nhiều lỗi, thêm qubit chỉ làm tổng số lỗi tăng lên. Chỉ khi chất lượng vượt qua một ngưỡng nhất định, thêm qubit mới làm lỗi giảm đi.

Đây là ý nghĩa của công bố năm 2024 trên Nature đi kèm chip Willow: khi tăng kích thước lưới qubit dùng để mã hóa từ 3×3 lên 5×5 rồi 7×7, tỷ lệ lỗi của qubit logic giảm một nửa sau mỗi bước[1]. Đây là lần đầu tiên hiện tượng “dưới ngưỡng” này được chứng minh rõ ràng trên phần cứng siêu dẫn, một mục tiêu mà ngành đã theo đuổi gần 30 năm.

Còn phép tính “$10^{25}$ năm” ở đầu bài thì sao? Đó là một bài kiểm tra gọi là random circuit sampling, được thiết kế riêng để khó với máy tính thường. Chính Google thừa nhận bài kiểm tra này hiện chưa có ứng dụng thực tế[2]. Nó cho thấy máy tính lượng tử làm được điều máy tính thường không làm được, nhưng đó chưa phải điều ai đó cần làm.

Hiện có nhiều hướng phần cứng đang cạnh tranh, mỗi hướng dùng một loại “vật chứa” khác nhau cho qubit:

Photon làm qubit: cùng một nghịch lý, lần thứ hai

Hướng cuối cùng trong bảng nối trực tiếp với bài trước. Nếu giao thoa là trái tim của máy tính lượng tử, còn ánh sáng là thứ giao thoa tự nhiên nhất, tại sao không dùng photon làm qubit?

Photon có những ưu điểm rất lớn. Vì gần như không tương tác với môi trường, photon ít bị mất kết hợp. Photon có thể chạy trong sợi quang, nên việc nối nhiều module với nhau tương đối tự nhiên. Và chip quang có thể được chế tạo trong những nhà máy bán dẫn thông thường, tận dụng cả một ngành công nghiệp đã trưởng thành.

Nhưng đây cũng là nơi nghịch lý của bài trước xuất hiện lần thứ hai. Photon không tương tác với nhau giúp chúng ít nhiễu, nhưng cũng khiến việc làm cổng lượng tử hai qubit, nơi trạng thái của qubit này phải điều khiển qubit kia, trở nên cực kỳ khó. Các thiết kế máy tính lượng tử quang phải dùng những cách gián tiếp, tận dụng phép đo và việc tạo ra rất nhiều photon, trong khi phải chống lại việc photon bị hấp thụ hay thất lạc trên đường đi.

Vài năm gần đây, hướng này có những cột mốc đáng chú ý:

• Năm 2020, nhóm Jiuzhang ở Trung Quốc dùng photon để thực hiện một bài toán lấy mẫu mà họ cho là máy tính thường không thể làm kịp[9]. Cũng như bài kiểm tra của Willow, đây là một bài toán được chọn để chứng minh ưu thế, chưa phải một ứng dụng.
• Tháng 1/2025, Xanadu công bố trên Nature hệ thống Aurora: 12 qubit, gồm 35 chip quang nối với nhau bằng khoảng 13 km sợi quang, chia thành bốn tủ máy dạng mô-đun[8]. Ý nghĩa của nó nằm ở kiến trúc có thể nối rộng, hơn là ở số qubit.
• Tháng 2/2025, PsiQuantum công bố trên Nature một nền tảng chip lượng tử quang được sản xuất trong nhà máy bán dẫn thương mại, với các linh kiện cần thiết cho việc mở rộng quy mô[7].

Cần phân biệt rõ: chip quang học cổ điển trong bài trước dùng giao thoa của những chùm sáng mạnh để nhân ma trận cho AI. Máy tính lượng tử quang dùng giao thoa của từng photon riêng lẻ để thực hiện thuật toán lượng tử. Hai hướng dùng chung linh kiện, chung nhà máy và chung nguyên lý giao thoa, nhưng giải những bài toán khác nhau và ở những giai đoạn trưởng thành rất khác nhau.

RSA, Bitcoin và cuộc chạy đua với thời gian

Đây là phần khiến nhiều người lo lắng nhất: máy tính lượng tử có phá được mã hóa của ngân hàng và Bitcoin không?

Về lý thuyết, có. Thuật toán Shor phá được RSA, và một biến thể của nó phá được mật mã đường cong elliptic, loại chữ ký số mà Bitcoin và phần lớn các blockchain sử dụng để chứng minh quyền sở hữu tài sản.

Về thực tế, câu hỏi là cần bao nhiêu qubit. Năm 2019, Craig Gidney và cộng sự ước tính cần khoảng 20 triệu qubit vật lý chạy trong 8 giờ để phá RSA-2048. Năm 2025, cũng Gidney đưa ra ước tính mới: chưa tới 1 triệu qubit vật lý, chạy chưa tới một tuần[10].

Khoảng cách vẫn còn rất lớn: từ khoảng 100 qubit hiện nay đến gần một triệu qubit chất lượng cao, chạy liên tục nhiều ngày không đổ vỡ. Nhưng hai điều khiến vấn đề không thể bỏ qua.

Thứ nhất, ước tính giảm nhanh hơn phần cứng tăng: chỉ trong sáu năm, số qubit cần thiết giảm khoảng 20 lần nhờ thuật toán tốt hơn. Thứ hai là rủi ro “thu thập bây giờ, giải mã sau”: dữ liệu mã hóa bị đánh cắp hôm nay có thể được lưu lại và giải mã khi máy đủ mạnh xuất hiện.

Vì vậy, việc chuyển đổi đã bắt đầu. Tháng 8/2024, NIST của Mỹ ban hành ba tiêu chuẩn mật mã hậu lượng tử đầu tiên[11]. Bản dự thảo NIST IR 8547 đề xuất ngừng khuyến khích các thuật toán như RSA-2048 sau năm 2030 và không còn cho phép dùng sau năm 2035[12].

Với Bitcoin, câu chuyện phức tạp hơn một chút. Mạng lưới có thể chuyển sang một thuật toán chữ ký an toàn trước máy tính lượng tử, nhưng một blockchain phi tập trung cần sự đồng thuận rộng rãi để thay đổi, và người nắm giữ phải tự chuyển tài sản sang địa chỉ mới. Những đồng coin nằm ở các địa chỉ mà khóa công khai đã bị lộ, hoặc chủ sở hữu không còn hoạt động, sẽ là những đối tượng dễ tổn thương nhất. Rủi ro này chưa đến ngay, nhưng thời gian chuẩn bị của một hệ thống phi tập trung dài hơn nhiều so với một ngân hàng.

Tương lai, nhưng của ai và khi nào?

Đặt mọi thứ cạnh nhau, có thể thấy những lý do để lạc quan là có thật. Sửa lỗi lượng tử đã vượt qua ngưỡng quan trọng trên phần cứng thật. Nhiều hướng phần cứng tiến bộ song song. Các công ty lớn có lộ trình cụ thể: IBM đặt mục tiêu ra mắt hệ thống Starling vào năm 2029, với 200 qubit logic chạy được 100 triệu cổng lượng tử[13]. Đây là cam kết của doanh nghiệp, chưa phải thực tế.

Những lý do để thận trọng cũng rõ ràng. Các mốc thời gian trong ngành từng nhiều lần bị lùi. Danh sách thuật toán đã được chứng minh là vừa hữu ích vừa nhanh hơn máy tính thường vẫn còn ngắn. Thuật toán cổ điển cũng liên tục tiến bộ, và không ít lần “đuổi kịp” những tuyên bố ưu thế lượng tử. Và khoảng cách từ 100 qubit tới hàng triệu qubit là một bài toán kỹ thuật chưa ai giải xong.

Với nhà đầu tư, câu chuyện của Jensen Huang là một bài học ngắn gọn. Một nhận định về thời điểm, chứ không phải về việc công nghệ có khả thi hay không, đủ khiến cả một nhóm cổ phiếu lao dốc trong một ngày. Khi định giá phụ thuộc chủ yếu vào kỳ vọng một thập kỷ tới, mọi thay đổi nhỏ về mốc thời gian đều trở thành cú sốc lớn. Nguyên tắc từ bài về AI và điện năng vẫn đúng: một xu hướng công nghệ có thật không đồng nghĩa mọi công ty gắn với nó đều là khoản đầu tư tốt ở bất kỳ mức giá nào. Trong một ngành có nhiều hướng phần cứng cạnh tranh, rất có thể chỉ một vài hướng thắng.

Vậy, có phải tương lai?

Câu trả lời trung thực nhất là: máy tính lượng tử rất có thể là tương lai của một số bài toán, như mô phỏng phân tử và vật liệu, một số bài toán tối ưu, và đáng lo nhất là phá những hệ mã hóa hiện nay. Nó không phải tương lai của mọi chiếc máy tính. Chiếc laptop hay điện thoại của bạn sẽ không trở thành máy tính lượng tử, cũng như lò vi sóng không thay thế được bếp.

Và “tương lai” không đồng nghĩa với “sắp tới”. Nguyên lý đã rõ từ nhiều thập kỷ, những cột mốc kỹ thuật quan trọng đang lần lượt được vượt qua, nhưng phần khó nhất, xây một cỗ máy lớn, bền và hữu ích, vẫn còn ở phía trước.

Điều đáng mang theo sau bài này có lẽ là: máy tính lượng tử không mạnh vì nó thử mọi đáp án. Nó mạnh vì nó biết cách để các đáp án sai triệt tiêu nhau. Từ những con sóng ánh sáng trong chip quang học tới từng photon trong máy tính lượng tử, giao thoa vẫn là sợi chỉ đỏ xuyên suốt.